Tổng quan về Marketing analytics (P.1)

Bigdatauni.com Follow Fanpage Contact

BigDataUni và các bạn sẽ cùng tìm hiểu chủ đề mới nhất kỳ này là Marketing analytics. Chúng ta đã cùng nhau đi qua nhiều bài viết về ứng dụng của phân tích dữ liệu hay khai phá dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau ở thời đại công nghệ phát triển như hiện nay nhưng nhiều bạn thắc mắc, và đặt ra câu hỏi, nếu trong một công ty kinh doanh bình thường, bất kể ngành nghề, thì công cụ Data analytics sẽ được tận dụng trong chức năng nào, bối cảnh nào, nói đơn giản, Data analytics hỗ trợ những hoạt động nào trong một tổ chức.

Vậy theo bạn công ty cần triển khai Data analytics khi nào? Câu trả lời đơn giản là hầu như mọi lúc, còn sâu hơn là tất cả các quy trình vận hành, quy trình hoạt động đều có thể ứng dụng khai thác dữ liệu để hỗ trợ cải thiệt hiệu suất, năng suất. nhưng với điều kiện công ty có tiền hành chuyển đổi số cho các quy trình ấy, có xây dựng hệ thống thu thập, lưu trử, xử lý, quản lý dữ liệu để sẵn sàng biến nó thành nguồn tài sản chất lượng để tận dụng.

Chúng ta khoan hãy nói đến vấn đề chuyển đổi số của các công ty, vì nó còn phụ thuộc vào năng lực tài chính, nguồn nhân lực có trình độ có được. Trong bài viết này BigDataUni và các bạn chỉ giả sử công ty mình đã áp dụng công nghệ vào kinh doanh (đang là yêu cầu cấp bách trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19) và mới bắt đầu tìm hiểu về các ứng dụng phân tích dữ liệu có thể triển khai.

Quay trở lại với chủ đề chính của bài viết kỳ này, như đã nói ở trên, một công ty có thể tiến hành phân tích dữ liệu ở hầu hết các quy trình, chức năng kể đến cơ bản như marketing (bao gồm phát triển dịch vụ, sản phẩm), sales, quản lý tài chính, nhân sự, R&D, sản xuất & vận hành, quản lý chuỗi cung ứng (Supply chain management – SCM),…

Chúng tôi chọn Marketing là chức năng đầu tiên để nói đến. Lý do đầu tiên: Marketing là chức năng dễ nhận thấy những sự chuyển mình theo tốc độ của phát triển của khoa học, công nghệ nhất, và cũng là chức năng mà nhiều công ty phải nghĩ đến đầu tiên, mục đích là để khách hàng biết đến mình, để khách hàng mãi nhớ đến mình, để khách hàng biết được công ty có thể thỏa mãn những nhu cầu của họ ra sao,… Marketing là phương tiện giúp công ty cạnh tranh hiệu quả với nhũng đối thủ cùng ngành. Các bạn chắc đã quá quen câu “Khách hàng là thượng đế”, không có khách hàng, công ty sẽ không tạo ra lợi nhuận, hay đơn giản là không biết tiếp theo phải làm gì….

Một lý do khác, mang tính “thời sự”, xu hướng Digital Marketing, tiếp thị kỹ thuật số, cho phép công ty có cơ hội tiếp cận nhiều khách hàng hơn so với các phương pháp marketing truyền thống. Tính phổ cập của Smartphone, Tablet, hay bất kỳ các thiết bị cho phép kết nối Internet ngày càng tăng cao, và việc khách hàng đẩy mạnh tìm kiếm, tra cứu, so sánh, giao dịch sản phẩm trên nền tảng trực tuyến trong bối cạnh dịch bệnh Covid-19, thay vì đi đến các cửa hàng trực tiếp đang tăng rất mạnh trong năm vừa qua. Đây là nguyên nhân khiến cho xu hướng Digital Marketing đã phát triển mạnh từ những năm trước càng phát triển mạnh hơn nữa.

Bên cạnh mục đích gia tăng nguồn khách hàng, công ty thông qua các nền tảng Digital marketing có thể thu thập ngày càng nhiều dữ liệu dồi dào về khách hàng, từ thông tin cá nhân, đến hành vi của họ đối với các chiến dịch marketing, quảng bá sản phẩm, cũng như dữ liệu hỗ trợ đánh giá hiệu quả các hoạt động marketing, dữ liệu hoạt động marketing, thậm chí là sales của các công đối thủ. Tài sản vô giá này nếu được khai thác cẩn thận sẽ mang lại nhiều cơ hội kinh doanh, tăng trưởng cho công ty. Lợi thế rất lớn so với những phương pháp marketing truyền thống, khi dữ liệu khách hàng có được là vô cùng ít ỏi. Mặt khác, việc ứng dụng đồng thời công nghệ, và kỹ thuật phân tích dữ liệu trong marketing cho phép công ty tự động hóa hoạt động tiếp thị “Marketing Automation”, nhanh chóng tiếp cận đúng khách hàng, giới thiệu đúng sản phẩm, dịch vụ phù hợp. Hay nói cách khác, tốc độ khai thác dữ liệu quyết định yếu tố thành công trong marketing.

Vì thế BigDataUni có thể khẳng định việc ứng dụng công nghệ, nền tảng kỹ thuật số vào marketing đồng thời thu thập, phân tích dữ liệu marketing là yêu cầu đối với bất kỳ công ty nào ở thời điểm hiện tại.

Chủ đề bài viết lần này sẽ cho các bạn thấy được các khía cạnh của Data analytics trong marketing. Phần 1 sẽ bắt đầu với các khái niệm, tầm quan trọng, lợi ích để chúng ta mường tượng được trước dữ liệu sẽ được khai thác như thế nào trong marketing trước khi sang bài viết phần 2.

Marketing analytics, Data-driven marketing

Nếu nói đến việc ứng dụng phân tích dữ liệu vào marketing mà không nói đến 2 khái niệm này thì quả là sai lầm.

Có nhiều định nghĩa về Marketing analytics. Định nghĩa đầu tiên, theo BigDataUni, Marketing analytics, phân tích trong marketing, là quá trình nghiên cứu dữ liệu thu thập và tổng hợp từ các chiến dịch tiếp thị để khám phá các thông tin quan trọng, giá trị, trong việc đánh giá hiệu quả của các chiến dịch, đặc biệt là “kiến thức” có được về hành vi khách hàng, sở thích, nhu cầu mới, đặc điểm nhân khẩu học, cơ sở để công ty tìm kiếm “điểm tương đồng” giữa khách hàng với các sản phẩm, dịch vụ mà công ty cho rằng sẽ phù hợp, từ đó điều chỉnh các chiến dịch marketing và cả sales sao cho hiệu quả.

Định nghĩa khác theo SAS Analytics, Marketing analytics bao gồm các quá trình, công cụ kỹ thuật, nền tảng công nghệ hỗ trợ, cho phép người làm marketing có thể đánh giá mức độ hiệu quả của các chiến dịch, ý tưởng tiếp thị ở khắp các nền tảng mạng xã hội, các kênh tương tác với khách hàng. Marketing analytics sử dụng những chỉ số đo lường quan trọng trong kinh doanh như ROI (Returning on Investment), Marketing attribution – báo cáo đánh giá hiệu quả đầu tư khi chi phí được phân bổ vào các hoạt động tiếp thị khác nhau, và các chỉ số đánh giá khác trong marketing. Nói cách khác, Marketing analytics sẽ cho chúng ta biết những hoạt động marketing có thực sự mang lại giá trị cho công ty.

Còn theo Mailchimp, Marketing analytics sử dụng các công thức, lý thuyết toán học, thống kê, mô hình phân tích dự báo, phương pháp Học máy (Machine learning) để khám phá các insight, các xu hướng vận động của đối tượng nghiên cứu trong tập dữ liệu để người làm marketing có cơ sở để ra quyết định phù hợp dựa trên những kiến thức có được. Trong Digital marketing, marketing analytics đóng vai trò quan trọng trong việc tìm hiểu, dự đoán hành vi khách hàng mục đích để tối ưu trải nghiệm khách hàng, qua đó thúc đẩy doanh số bán hàng.

Theo bạn 3 khái niệm trên có khác nhau không? Nó vừa có điểm giống, vừa có điểm khác biệt. Khái niệm của SAS thì thiên về việc dùng dữ liệu để đánh giá hiệu quả hoạt động. Khái niệm của Mailchimp thiên về sử dụng lý thuyết toán, thống kê, phân tích, để tìm hiểu hành vi khách hàng và đưa ra dự báo. Điểm chung là đều có mục đích sau cùng là cải thiện “Performance và Effectiveness” của các chiến dịch marketing.

Khái niệm của BigDataUni, kết hợp khái niệm của SAS và Mailchimp về marketing, hướng về 2 góc độ người làm marketing (hay còn gọi Marketer) và khách hàng. Đối với Marketer, thông qua Marketing analytics họ có thể tăng ROI, nâng caao hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, nắm bắt được các yếu tố giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate), tăng độ nhận biết thương hiệu. Còn về phía khách hàng, họ sẽ cảm thấy hài lòng và sẵn sàng đưa ra hành động khi nhận được các thông điệp marketing, các gợi ý sản phẩm, phù hợp thỏa mãn các nhu cầu một cách cá nhân hóa.

Nói về dữ liệu phân tích, và giai đoạn, thì nếu Marketing analytics dùng để nghiên cứu khách hàng, và từ đó xây dựng chiến lược marketing phù hợp thì dữ liệu phải có là dữ liệu khách hàng, và giai đoạn triển khai thường là trước các khi thực hiện các chiến dịch marketing.

Nếu Marketing analytics dùng để đánh giá hiệu quả chiến dịch thì dữ liệu sử dụng thông thường là dữ liệu thứ cấp, đã qua xử lý, thường là dữ liệu của bên thứ 3, bên cung cấp nền tảng để chúng ta thực hiện các chiến dịch marketing trên đó ví dụ Facebook, Google,… và giai đoạn triển khai thường là sau khi thực hiện các chiến dịch marketing.

Còn Data-driven marketing nên được hiểu như thế nào cho đúng mà không nhầm lẫn với Marketing analytics?

Định nghĩa của Data-driven marketing đơn giản nhưng tổng quát hơn Marketing analytics nếu đứng trên mỗi góc độ dữ liệu. Đó là bất kể việc gì liên quan đến “sử dụng dữ liệu” để ra các quyết định về chiến lược, chiến thuật, hành động trong marketing thì được gọi là “Data-driven marketing”. Về thuật ngữ Data-driven có lẽ không cần giải thích nhiều các bạn cũng hiểu được.

Tuy nhiên khác biệt lớn nhất, Data-driven marketing chú trọng đến xác định nguồn dữ liệu, thu thập, xử lý khối lượng lớn dữ liệu thô, dữ liệu sơ cấp, đảm bảo chất lượng dữ liệu, và áp dụng các thuật toán phân tích phù hợp, còn trong Marketing analytics, dữ liệu có thể là dữ liệu thứ cấp, đã qua xử lý, hoặc dữ liệu mua từ bên thứ 3. Mục đích hướng tới của Data-driven marketing là customer-centricity, tập trung nghiên cứu về hành vi, nhu cầu của khách hàng và đưa ra dự báo, từ đó làm cơ sở để phát triển các chiến lược marketing phù hợp, nhắm mục tiêu chính xác, cá nhân hóa từng khách hàng.

Theo chúng tôi, sự chọn lựa giữa Marketing analytics hay Data-driven marketing thực chất không quan trọng bằng việc chúng ta hiểu ra rằng để chức năng Marketing phát huy đúng sức mạnh của nó.

Trong bài viết này chúng ta sẽ đi qua 2 khía cạnh: phân tích dữ liệu marketing để tìm hiểu vấn đề, đánh giá hiệu quả marketing, và phân tích dữ liệu marketing để nghiên cứu khách hàng.

Các thuật ngữ khác liên quan đến Data analytics trong Marketing

Còn một số khái niệm khác liên quan đến ứng dụng Data analytics trong marketing như Database marketing, Algorithmic marketing, cũng thể hiện những ý nghĩa gần giống nhau:

Database marketing

Database marketing là sử dụng cơ sở dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu suất của các hoạt động marketing thông qua giữ chân khách hàng cũ, thu hút khách hàng mới, phát triển nguồn khách hàng nói chung. Database marketing đứng trên cả 2 góc độ: Customer database analytics và Marketing productivity analytics. Với Customer database, bao gồm cả những khách hàng cũ, khách hàng hiện tại đang tiếp cận và các khách hàng tiềm năng. Các công ty sẽ sử dụng dữ liệu hành vi giao dịch, nhân khẩu học, tâm lý học hay dữ liệu tương tác, phản hồi của khách hàng đối với những thông điệp marketing của công ty. Với Marketing productivity, Database marketing cho phép nghiên cứu, tìm hiểu khách hàng nào phản ứng, tương tác lại với các chiến dịch marketing của công ty, và những khách hàng nào không, cho phép Marketer phân tích nguyên nhân, xu hướng, cải thiện hiệu quả marketing.

Algorithmic marketing

Nếu các bạn nào đang học hay hoạt động trong ngành Data science hay Data analytics thì từ Algorithm – “thuật toán” – có lẽ quá quen thuộc. Algorithmic marketing, tiếp thị theo thuật toán, là một quy trình tiếp thị được tự động hóa dựa trên việc công ty xác định, thiết lập các mục tiêu kinh doanh trong hệ thống, phần mềm tiếp thị. Nền tảng công nghệ sử dụng phải đủ thông minh và hiểu biết được các mục tiêu đề ra chẳng hạn như thu hút khách hàng mới hoặc tối đa hóa doanh thu, để lập kế hoạch và thực hiện một chuỗi hoạt động marketing, chẳng hạn như chiến dịch quảng cáo hoặc điều chỉnh giá, với mục đích đạt được mục tiêu đề ra và rút kinh nghiệm từ kết quả để điều chỉnh và tối ưu hóa các hành động nếu cần.

Algorithmic marketing cần sự phối hợp của cả các giám đốc kinh doanh, quản lý bán hàng, người phụ trách marketing và đặc biệt là Data analyst – chuyên gia phân tích, Data scientist – chuyên gia khoa học dữ liệu, Data engineer – kiến trúc sư dữ liệu. Vì nó liên quan đến kiến thức kinh doanh, kiến thức, chuyên môn phân tích, sử dụng thuật toán Machine Learning, Data mining, chuyên môn về nền tảng công nghệ, kiến trúc, hệ thống dữ liệu.

Direct-marketing

Hướng tiếp cận mới trong marketing, marketing trực tiếp, cũng được hiểu là Data-driven hay Information-driven marketing, sử dụng công nghệ, cơ sở dữ liệu, cho phép các Marketer phát triển, thử nghiệm, triển khai, đo lường và điều chỉnh linh hoạt các chiến dịch, chương trình marketing. Bao gồm xác định, thu thập, tổng hợp tất cả các dữ liệu liên quan đến khách hàng cũ, khách hàng tiềm năng; sử dụng công nghệ cơ sở dữ liệu, hệ thống dữ liệu để chuyển đổi, xử lý dữ liệu thô phục vụ cho việc phân tích, áp dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích để tìm hiểu khách hàng, phân khúc khách hàng, dự báo hành vi, đánh giá tiềm năng lợi nhuận, phát triển các chiến lược marketing phù hợp theo hướng cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ khách hàng, cuối cùng là kiểm soát, đánh giá hiệu quả kinh doanh của từ việc thu thập, xử lý dữ liệu cho đến việc triển khai các chiến dịch marketing.

Direct-marketing thực chất đã có từ rất lâu, từ những năm 1970, marketing 1:1, nhưng được quan tâm nhiều hơn trong những năm vừa qua, khi công nghệ, khoa học dữ liệu phát triển cho phép tự động hóa tiếp thị.

Như vậy chúng ta đã tìm hiểu sơ qua một vài thuật ngữ liên quan đến ứng dụng Data analytics trong Marketing. Tiếp tục bài viết chúng ta sẽ tìm hiểu khía cạnh phân tích dữ liệu Marketing để đánh giá hiệu quả các chiến dịch, và nghiên cứu khách hàng, nhưng trước tiên chúng ta cùng tìm hiểu qua lợi ích Marketing analytics và quy trình.

Lợi ích của phân tích dữ liệu trong marketing

Mở đầu phần này, chúng ta cùng điểm qua một vài số liệu thể hiện tầm quan trọng của Data-driven marketing tổng hợp bởi Adverity, công ty chuyên về các giải pháp Data analytics trong marketing.

Theo Econsultancy & IBM, 33% các nhà tiếp thị ưu tú nói rằng có các công nghệ phù hợp để thu thập và phân tích dữ liệu là hữu ích nhất trong việc thấu hiểu khách hàng.
Theo ZoomInfo, 78% tổ chức nói rằng tiếp thị theo định hướng dữ liệu làm tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng và thu hút khách hàng mới.
Một nghiên cứu khác từ Forbes, 66% các quản lý Marketing cho rằng dữ liệu dẫn đến sự gia tăng thu hút khách hàng. 88% nhà tiếp thị được Forbes khảo sát, sử dụng dữ liệu do bên thứ ba thu được để nâng cao hiểu biết của họ về từng khách hàng. Và 64% giám đốc marketing “hoàn toàn đồng ý” rằng tiếp thị dựa trên dữ liệu là rất quan trọng.
Cũng theo Forbes, các công ty áp dụng tiếp thị theo định hướng dữ liệu có nhiều khả năng có lợi thế hơn đối thủ về gia tăng lợi nhuận. Trên thực tế, họ có khả năng sinh lợi cao hơn gấp sáu lần (6x) so với cùng kỳ năm trước đó.
Theo Global DMA, 49% nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu để nâng cao trải nghiệm của khách hàng
Theo Ascend2, 68% nhà tiếp thị nói rằng cải thiện khả năng đo lường ROI là mục tiêu quan trọng nhất đối với chiến lược quản lý dữ liệu trong marketing.

Các lợi ích lớn chính mà marketing analytics mang lại xét trong xu hướng ngày nay

Lợi ích lớn nhất của Marketing analytics hay Data-driven analytics chính là cá nhân hóa trong việc tiếp thị các sản phẩm, dịch vụ, đưa sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu, sở thích, mong muốn cá nhân từng khách hàng, từng đối tượng một cách nhanh nhất, đúng thời điểm, đúng thông điệp truyền tải, đúng kênh truyền thông.

Marketing analytics được triển khai tối ưu sẽ đảm bảo các kết quả phân tích là chính xác, điều kiện dữ liệu phân tích đạt yêu cầu về chất lượng, tránh trường hợp khách hàng nhận thông tin về sản phẩm, dịch vụ không đúng với nhu cầu của mình.

Phân tích dữ liệu marketing sẽ giúp công ty không chỉ hiểu được nhu cầu của cá nhân từng khách hàng mà còn nắm bắt được cả “Customer journey”, hành trình khách hàng, khách hàng bắt đầu tương tác với các thông điệp marketing của công ty ở đâu, khách hàng tra cứu sản phẩm, dịch vụ ra sao, khách hàng “like”, “dislike”, “comment” hay “share” những gì về hình ảnh sản phẩm, những hành vi nào khác của khách hàng dẫn đến việc mua hàng,… Công ty phải biết được và dựa trên đó cung cấp các giải pháp marketing, và cả sales sao cho tối ưu hóa trải nghiệm người dùng là điều rất quan trọng. Tuy nhiên thách thức là làm sao biết được khi công ty sử dụng quá nhiều nền tảng marketing khác nhau?

Lợi ích lớn thứ hai là hiệu quả quản lý marketing đa kênh. Trong những năm qua, khi các doanh nghiệp mở rộng sang các loại hình tiếp thị kiểu mới, áp dụng nhiều nền tảng công nghệ, kênh truyền thông khác nhau, trên cơ sở “khách hàng ở đâu mình phải ở đó”. Nhưng vì mỗi nền tảng thường được triển khai riêng lẻ, kết quả là nhiều nguồn dữ liệu, thông tin liên quan đến marketing có giá trị lại nằm rải rác, không có sự liên kết, gây khó khăn trong việc quản lý, và thậm chí là để đó, bị bỏ quên.

Lúc này, các marketer thường đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu từ các kênh riêng lẻ, không tính đến toàn bộ bức tranh marketing. Ví dụ dữ liệu social media chỉ là không đủ, cần thêm dữ liệu web,…. Nhưng chỉ dữ liệu phân tích trang web là không đủ, cần dữ liệu social media,…. Một kênh là không đủ. Marketing analytics giúp chúng ta xem xét tất cả các nỗ lực tiếp thị trên tất cả các kênh trong một khoảng thời gian nhất định, truy cập các thông tin cần thiết, được chọn lọc, hay “filter” nhanh chóng, mọi lúc – điều này thật sự cần thiết cho việc ra quyết định đúng đắn và thực hiện các chương trình marketing kịp thời.

Lợi ích quan trọng khác, nhìn về tổng thể nhiều hơn, cũng giống như các chức năng khác trong kinh doanh. Đó là “strategic/ data-driven decision making”, phân tích dữ liệu trong marketing giúp marketers đưa ra các quyết định chiến lược marketing thành công.

Các nhà tiếp thị khi càng được cung cấp nhiều dữ liệu hữu ích hơn, thì họ càng có được thông tin chi tiết hơn, giá trị hơn về sở thích, những cái không thích, hành vi, mức độ tương tác của khách hàng trên nền tảng trực tuyến và nhiều insight khác nữa

Khi chúng ta “đi guốc trong bụng” từng người tiêu dùng, khách hàng, ở cấp độ cá nhân, có thể dự đoán cách họ sẽ phản ứng với một thông điệp marketing nhất định trong một chiến dịch cụ thể là như thế nào.

Khi bạn có mọi thông tin hữu ích trong tầm tay, với tư cách là nhà tiếp thị, bạn có thể đưa ra các quyết định chiến lược trên cơ sở cung cấp cho người dùng trải nghiệm tốt nhất có thể, thành công nhất là để khách hàng thấy được giống như bạn đang tương tác “1 vs 1” với họ.

Với tiếp thị theo định hướng dữ liệu, các quyết định cũng có thể được đưa ra nhanh hơn, cho phép các nhà tiếp thị loại bỏ những gì không hiệu quả và tối ưu hóa những gì đang có trong thời gian ngắn.

Về mặt công nghệ, phân tích dữ liệu trong marketing sẽ giúp công ty bắt kịp xu hướng “Marketing automation” – tiếp thị tự động hóa, khi phát hiện khách hàng có nhu cầu, công ty sẽ đưa ra các “action” phản ứng kịp thời. Marketing ngày nay cũng giống như một cuộc đua nơi tốc độ dĩ nhiên được đặt lên hàng đầu.

Về mặt tổ chức, trong bối cảnh hiện tại, quản lý chi phí hiệu quả luôn là mục tiêu được mọi công ty theo đuổi, lý do chắc không cần giải thích nhiều cho các bạn. Nhiều người thường nói quản lý chi phí trong marketing thực sự khó vì có nhiều chỉ số cần phải đánh giá, và vì một số thành quả đặc biệt là các thành quả vô hình thường đạt được trong dài hạn thay vì ngắn hạn ví dụ như đầu tư thiết kế web, và SEO web, thường mất thời gian tầm vài tháng thì mới thấy được kết quả,…

Tuy nhiên nếu chúng ta xác định được mục tiêu của từng hoạt động marketing, kết hợp với các phương pháp Big Data cũng như Data analytics hỗ trợ thu thập, phân tích dữ liệu kịp thời như một cách giám sát, theo dõi, có một bức tranh từ tổng quan đến chi tiết thì những khó khăn chắc chắn không thể làm khó chúng ta.

Nếu công ty triển khai xây dựng nền tảng Marketing analytics hay Data-driven marketing sẽ giúp quá trình chia sẻ, truyền tải những dữ liệu, thông tin, kết quả phân tích đến các phòng ban khác cần nó sẽ dễ dàng hơn, chất lượng dữ liệu sẽ đảm bảo, và các phòng ban khác đặc biệt là bán hàng từ đó sẽ xây dựng các chiến lược bán hàng lợi nhuận cao.

Lợi ích của phân tích dữ liệu trong marketing nếu nhìn theo tổng quan Marketing mix với 4P căn bản:

Product: phân tích dữ liệu hỗ trợ khám phá các sáng kiến mới về sản phẩm, dịch vụ, nắm bắt các cơ hội gia tăng doanh thu, phân tích dữ liệu để nắm bắt các xu hướng, nhu cầu khách hàng để xác định các kế hoạch sản xuất, cung cấp dịch vụ, và phân tích dữ liệu để điều chỉnh tính năng sản phẩm, dịch vụ theo dữ liệu phản hồi, tương tác của khách hàng, cũng như phân loại sản phẩm, dịch vụ theo từng phân khúc khách hàng phân tích được. Đặc biệt marketing analytics cho phép dự báo các sản phẩm, dịch vụ mà khách hàng có thể mua hoặc giao dịch thêm sau những lần giao dịch trước đó, hỗ trợ hiệu quả cho marketing thúc đẩy cross-selling và up-selling.
Place: phân tích dữ liệu để biết được khách hàng thường theo dõi, mua hàng ở kênh phân phối nào, và chính các kênh này bên cạnh việc bán hàng, cũng sẽ là kênh tiếp thị hiệu quả ví dụ như các kênh thương mại điện tử, đây là điều khác biệt so với “Place” trong 4P truyền thống, khi chỉ tập trung vào kênh bán hàng, phân phối sản phẩm đến end-user.
Price: phân tích dữ liệu để tìm hiểu phản ứng của khách hàng đối với giá các dịch vụ sản phẩm, phân tích dữ liệu để nghiên cứu độ nhạy cảm về giá, xác định chiến lược giá phù hợp, nghiên cứu xu hướng, nhu cầu về giá chuyển động như thế nào theo thời gian, trên cơ sở so sánh với đối thủ để điều chỉnh giá
Promotion: phân tích dữ liệu để xác định các kênh tiếp thị, kênh tương tác, mới nào cần đầu tư, cũng như xác định các vấn đề của những kênh phân phối, kênh tiếp thị, kênh tương tác nào đang triển khai ở thời điểm hiện tại để tối ưu hóa, ngoài ra phân tích dữ liệu để đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo, chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng thân thiết,… mục đích của promotion chính là làm thế nào và bằng cách nào để khách hàng biết và có ấn tượng về công ty, về sản phẩm.

Đứng trên góc độ tổng thể ở 3 khía cạnh công ty, khách hàng và cạnh tranh:

Công ty: marketing analytics cho phép công ty nâng cao hiệu suất các chiến dịch marketing, thông qua việc đưa ra những quyết định marketing đúng đắn dựa trên kết quả phân tích dữ liệu có được. Marketing analytics cho phép công ty tối ưu hóa các khoản đầu tư vào marketing, đo lường chi phí tốt hơn, theo dõi, đánh giá hiệu quả về mặt lợi nhuận. Một hệ thống marketing analytics được hoàn thiện sẽ giúp công ty bắt kịp với xu hướng tiêu dùng của khách hàng, đưa ra các dự báo và giải pháp kịp thời, đồng thời giúp công ty giảm bớt chi phí quản lý dữ liệu marketing đang bị phân tán ở nhiều nền tảng, kênh tiếp thị khác nhau, đặc biệt giúp các marketer có cái nhìn toàn cảnh về mọi hoạt động marketing, phát hiện vấn đề, rút kinh nghiệm nhanh chóng từ các chiến dịch marketing thất bại,…
Khách hàng: marketing analytics cho phép công ty hiểu được khách hàng mình muốn gì trong hiện tại, và dự báo cho tương lai, phân tích được nhu cầu của khách hàng mọi lúc, nhanh chóng và kết hợp với chiến lược marketing hợp lý, công ty có thể xây dựng và phát triển mối quan hệ với khách hàng hiện tại một cách bền vững và lâu dài bên cạnh việc luôn chủ động thu hút những khách hàng mới, khách hàng tiềm năng.
Cạnh tranh: marketing analytics cho phép công ty định vị thương hiệu tốt hơn trên thị trường thông qua việc nắm bắt bức tranh toàn cảnh về các hoạt động marketing và bức tranh toàn cảng về khách hàng kết hợp với những mục tiêu chiến lược từ tổng thể tổ chức đến mục tiêu chiến lược từng sản phẩm. Marketing analytics sẽ giúp công ty nắm bắt xu hướng thị trường, nhanh chóng tiếp cận với những khách hàng tiềm năng, là cơ sở để tạo nên những lợi thế cạnh tranh trong ngắn hạn và dài hạn.

Đứng ở góc độ phương tiện marketing:

Độ nhận biết thương hiệu: marketing analytics cho chúng ta biết được hình ảnh sản phẩm, hình ảnh công ty đang chiếm vị thế như thế nào trong tâm trí khách hàng, khách hàng nghĩ gì về các sản phẩm, thương hiệu của công ty ở mặt tích cực hay tiêu cực, cảm xúc của họ ra sao khi nghe đến?
Nội dung: thông qua marketing analytics chúng ta biết được nội dung, thông điệp, ý nghĩa truyền tải, chủ đề nào được khách hàng ưa chuộng, share “ầm ầm”, tỏ ra quan tâm nhiều nhất, và giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi nhiều nhất, và ngược lại cái nào không phù hợp, có những phản hồi tiêu cực thì sẽ loại bỏ
Kênh truyền thông: tối ưu các kênh truyền thông là nhiệm vụ quan trọng của marketing analytics, so sánh hiệu quả cả về tỷ lệ chuyển đổi, chi phí, kênh nào cần cải thiện, kênh nào cần đầu tư, và kênh nào có vấn đề cần loại bỏ,…Hay nói cách khác marketing analytics cho phép marketers quản lý thành công các hoạt động marketing đa nền tảng

Còn nhiều lợi ích khác mà dữ liệu mang lại cho marketing mà chúng tôi không thể liệt kê hết ở đây mà chỉ trong thực tế ứng dụng chúng ta mới thấy được. Sang bài viết phần 2, BigDataUni và các bạn sẽ đi vào tìm hiểu các phương pháp phân tích dữ liệu đơn giản nào có thể sử dụng trong marketing, và những chỉ số quan trọng đánh giá hiệu quả marketing mà một marketer phải nắm.

Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.